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龙图腾网获悉四川中烟工业有限责任公司申请的专利烟丝混配均匀性分析方法、装置、计算机设备和存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120071260B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510527114.X，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权烟丝混配均匀性分析方法、装置、计算机设备和存储介质是由肖沁林;杨涓;闻静;谷瑞芳;刘洋;王晶;肖岚;唐琴琴;张晰祥;杨军;李力;沈怡;高凤;刘国策;何晴;郑健设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本烟丝混配均匀性分析方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种烟丝混配均匀性分析方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过获取待分析叶组烟丝的高光谱图像，对高光谱图像进行图像特征提取，得到光谱特征、颜色特征和纹理特征，并根据待分析叶组烟丝、光谱特征、颜色特征和纹理特征，生成待分析叶组烟丝的待分析矩阵，将待分析矩阵输入预先构建的烟丝混配比例检测模型，得到待分析叶组烟丝的烟丝混配比例。采集待分析叶组烟丝的高光谱图像，并进行图像特征提取，根据图像特征和待分析叶组烟丝生成对应的待分析矩阵，将待分析矩阵输入检测模型进行检测，得到待分析叶组烟丝的烟丝混配比例，利用高光谱图像进行特征提取以及后续的混配均匀性分析，提高了分析的准确度和可信度。

本发明授权烟丝混配均匀性分析方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种烟丝混配均匀性分析方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待分析叶组烟丝的高光谱图像；所述待分析叶组烟丝对应有组成所述待分析叶组烟丝的各烟丝组分的理论混配比例值； 对所述高光谱图像进行图像特征提取，得到光谱特征、颜色特征和纹理特征，并对所述光谱特征、所述颜色特征和所述纹理特征进行数据级融合，得到所述待分析叶组烟丝的特征矩阵； 所述颜色特征通过以下步骤提取：根据所述高光谱图像，获取对应的RGB图像；分别获取RGB图像的R通道图像、G通道图像和B通道图像中各通道对应的均值、方差和偏度；基于所述各通道对应的均值、方差和偏度，构建出颜色特征向量；将所述颜色特征向量作为所述待分析叶组烟丝对应的颜色特征； 所述纹理特征通过以下步骤提取：将所述高光谱图像投影到低维空间，得到对应的低光谱图像，提取前3个低光谱图像作为目标主成分图像；通过灰度共生矩阵方法对所述目标主成分图像进行计算，得到对比度、同质性、能量与相关性；所述对比度为灰度共生矩阵中的局部变化，表征图像局部灰度值的变化，所述同质性为指所述灰度共生矩阵中的元素分布与对角线的接近程度，用于衡量图像局部灰度值的均匀性，所述能量为是所述灰度共生矩阵中各元素的平方和，所述相关性为指所述灰度共生矩阵中行或列元素之间的相似程度，表征表示指定像素对组出现的联合概率；将所述对比度、同质性、能量与相关性，作为所述待分析叶组烟丝对应的纹理特征； 将所述待分析叶组烟丝的特征矩阵与所述待分析叶组烟丝的各烟丝组分的理论混配比例值进行对应，组合得到所述待分析叶组烟丝的待分析矩阵； 将所述待分析矩阵输入预先构建的烟丝混配比例检测模型，得到所述待分析叶组烟丝的烟丝混配比例；所述烟丝混配比例检测模型为卷积神经网络-长短期记忆网络回归模型。

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